Soluções para classificação
Como existem tantos produtos diferentes e regras que mudam frequentemente, isso pode se tornar complicado. Humanos, mesmo especialistas, acertam o código apenas cerca de 7 vezes em 10, e a classificação manual de produtos é uma carga de trabalho extra.
Outra solução é escrever um programa de computador com todas as regras. Especialistas da indústria classify produtos e engenheiros de software adicionam as regras que os especialistas seguem. Um sistema assim pode acertar o código cerca de 9 vezes em 10. Eu sei disso porque nossa equipe na Zonos fez isso. As regras que criamos prestam atenção aos seguintes fatores:
- A forma como um produto é descrito
- Qual imagem é usada para anunciar o produto
- Quem está vendendo o produto
- O custo do produto
Prestar atenção a esses fatores resulta em máxima precisão de classificação.
Ter uma precisão de classificação de 9/10 itens é incrível, mas ainda não terminamos. Esse item classificado incorretamente é valioso para nós porque o usamos como dados para identificar padrões difíceis e melhorar nossa precisão e resultados. Por exemplo, recentemente vi um produto em uma loja online descrito como meias que “parecem boas em um terno sob medida e seriam o complemento perfeito para um par caro de sapatos sociais,” o que poderia ser difícil de classify. Humanos sabem que o produto é para meias, mas a descrição poderia ser sobre ternos ou sapatos.
Para evitar que o computador fique confuso, as regras ficam cada vez mais complicadas. Você pode imaginar que isso se torna ainda mais difícil quando apenas um nome de marca é usado, uma palavra é escrita incorretamente ou a imagem de um produto inclui vários itens.
Com todos esses fatores existentes que causam problemas, para acertar a classificação pelo menos 99 vezes em 100, usamos aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina diz que vamos parar de dizer ao computador cada pequeno detalhe que pode ser importante e pedir ao computador que aprenda o que é importante por conta própria. Ainda temos especialistas e regras, mas o computador tem um trabalho muito maior e pode frequentemente obter resultados muito melhores do que os humanos.
Aprendizado de máquina: Reconhecendo padrões
Uma maneira de pedirmos ao computador para resolver esse problema para nós é fornecer as imagens dos produtos e pedir ao computador que encontre padrões nessas imagens. Uma vez que esteja pronto, o computador pode identificar diferenças que os humanos podem perder.
Aqui está um exemplo de faróis de automóveis. Dadas milhares de fotos de faróis de automóveis, pedi ao computador para organizá-las de acordo com quão diferentes as imagens são umas das outras. Eu não disse ao computador nada sobre as imagens. Quando ele fez isso, o computador decidiu que havia três ou quatro tipos diferentes de imagens comumente usadas para vender um farol de automóvel. Exemplos de cada tipo de imagem de produto se parecem com isso:
Nessas imagens, há duas formas de faróis de automóveis e um que está em um carro. Se eu olhar para outras imagens em cada grupo, vejo que cada grupo está cheio de imagens que são semelhantes. Se as lojas de peças de automóveis começassem a vender faróis de automóveis com fotos da caixa, as ferramentas de aprendizado de máquina notariam e se adaptariam automaticamente. Eu uso essas informações para milhares de categorias de produtos diferentes em milhões de produtos.
Frequentemente, as ferramentas de aprendizado de máquina podem notar padrões que os humanos perdem. Por exemplo, um farol de motocicleta parece ligeiramente diferente de um farol de automóvel; ou, um produto de beleza é frequentemente vendido com uma mulher segurando o item perto do rosto, ou um item de roupa caro é frequentemente colocado em um modelo e um item mais barato é frequentemente colocado em um manequim ou apenas dobrado em uma mesa. Esses parecem ser padrões e detalhes fáceis de notar uma vez que eu os percebo, mas na verdade são bastante fáceis de perder.
As máquinas também podem aprender senso comum. Se uma loja se concentra em produtos de saúde e beleza, sabemos que as flores e uvas que estão em algumas das imagens dos produtos não estão sendo vendidas; elas são apenas decorativas. Ou se um caminhão semi é vendido por $24,99, provavelmente é um caminhão de brinquedo ou uma camiseta. Essas fontes comuns de confusão são tratadas pela máquina mais ou menos da mesma forma que você ou eu as trataríamos. Quanto mais o sistema é utilizado, mais ele melhora.
Podemos ensinar as máquinas a aprender com nossos erros. Após uma classificação confundir as uvas ou as flores na imagem pela primeira vez, ela pode ser ensinada a ignorar esses itens decorativos irrelevantes e focar no pote de creme de beleza no centro da imagem. Isso acontece frequentemente quando algo é novo. Sempre podemos trazer um classificador humano para olhar problemas difíceis ou novos.
Fazer o computador procurar padrões e um especialista revisar esses padrões é uma ótima maneira de enviar mais produtos com menos problemas. No final do dia, isso cria confiança. Enviar um produto através das fronteiras não deve exigir que você saiba tudo o que envolve o esforço; mas sabendo que o trabalho foi feito, você pode confiar que nosso sistema de classificação é uma ferramenta importante para fazer seu negócio crescer.
A classificação de códigos tarifários HS encontra o aprendizado de máquina
Na Zonos, nossa equipe de especialistas da indústria e de software está sempre trabalhando em maneiras de simplificar o comércio transfronteiriço. Um aspecto disso é garantir que qualquer empresa que mova produtos através das fronteiras tenha esses itens devidamente classificados. Todos os países utilizam o mesmo sistema para descrever os produtos que você vende, chamado de sistema de Código Harmonizado. Ter seus produtos devidamente classificados usando códigos HS ou HTS ajuda a garantir consistência quando seus pacotes estão sendo examinados na fronteira.
Existem muitas complexidades quando se trata de enviar produtos transfronteiriços; mas quando se trata de códigos HS, classificações automatizadas precisas podem servir como uma ferramenta crítica para crescer seu negócio. Embora a classificação precisa de produtos tenha sido um processo tedioso e caro no passado, estamos corrigindo isso. A Zonos possui uma ferramenta que muda a indústria chamada Classify que atribui um Código Harmonizado a descrições de produtos.
Como especialista da indústria e engenheiro de software, posso explicar como isso funciona de uma perspectiva única. Vamos analisar como a classificação HS para comércio transfronteiriço encontra o aprendizado de máquina.
Se você está vendendo um produto chamado, “Meias de Lã Windsor Gold Toe para Homens (12 Pares) Pretas,” nosso sistema pode atribuir um código a ele, 6115.94. O oficial da alfândega que inspeciona os itens enviados para o país pode olhar para o código, entender o que está no pacote e mover o item sem atraso.
Os dois primeiros números, 61, informam ao oficial que o item é vestuário tricotado ou crochê, em vez de 62 para itens não tricotados. Os dois números seguintes, 15, indicam que são meias. Os dois últimos números, 94, revelam que são meias de comprimento total.
Pode parecer óbvio que um produto com um nome como, “Meias de Lã Windsor Gold Toe para Homens (12 Pares) Pretas” se encaixaria na descrição 6115.94, mas existem muitos códigos semelhantes que poderiam ter sido escolhidos dependendo da espessura do fio ou outras considerações. Nossa ferramenta de classificação precisa corresponder um código a um produto e encontrar a melhor correspondência disponível.
Isso se complica ainda mais uma vez que sabemos para onde o item está sendo enviado. Cada país atribui códigos adicionais. Por exemplo, o adicional 00 no final de 6115.94.00 informa a um oficial da alfândega canadense que se trata de uma meia de lã e 6115.94.0000 fornece ainda mais detalhes, informando que os impostos devidos sobre o item são bem mais altos do que para uma simples meia de lã. Não consegui encontrar uma explicação de por que isso é diferente, razão pela qual a classificação adequada é tão importante; é muito fácil cometer um erro ao classificar produtos.
A descrição 6115.94.0000 é idêntica à descrição 6115.94.00, no entanto, aqueles dois zeros extras podem aumentar a rate. Nossas ferramentas não apenas precisam entender a classificação mais correta, mas também entender como nossas decisões afetam nossos clientes.